[toc] 直接看图解释 image.png 由上图，我们可以看到，1）x横坐标与柱状图有一些距离，那么现在我们要去掉这个距离。怎么办?，2）还发现，y坐标与柱状图也是有距离的。咋去除？...1.横坐标从0开始 首先将gear与carb转成factor # libraries library(ggthemes) library(tidyverse) df=mtcars %>% mutate(...0.65) # start from 0 in x-axis p + scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,30)) image.png 2.纵坐标从...0开始 这里有些trick，因为factor为横坐标，但是加载scale_x_continuous出错， 所以在scale_x_continuous里面，自定义x-labels。...labels = c(3,4,5)) p image.png image.png 2.去除网格线与legend scale_fill_manual可以更改柱状图的颜色
温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化 热图美化 上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...，最后出来的图比较难看。...p <- p + theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=1, vjust=1)) 最后的图应该是下边样子的。...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...实际应用中，异常值的出现会毁掉一张热图，如下是一个例子。
图2：场景图生成 传统场景图生成任务的数据集通常具有对象的边界框标注，并标注边界框之间的关系。...因此，作者提出全场景图生成（PSG）任务，携同一个精细标注的大规模PSG数据集。...图3：全场景图生成 如图 3 所示，该任务利用全景分割来全面准确地定位对象和背景，从而解决场景图生成任务的固有缺点，从而推动该领域朝着全面和深入的场景理解迈进。...可以看到基于检测框的标注通常不准确，而检测框覆盖的像素也不能准确定位物体，尤其是椅子，树木之类的背景。同时，基于检测框的关系标注通常会倾向于的标注一些无聊的关系，如「人有头」，「人穿着衣服」。...相比之下，右图中提出的 PSG 任务提供了更全面（包括前景和背景的互动）、更清晰（合适的物体粒度）和更准确（像素级准确）的场景图表示，以推动场景理解领域的发展。
从多数据源取得包含各种不同特征的原始数据,然后执行机器学习算法或者复杂查询, 探索过程漫长. 4) 受到原有技术限制, 对小规模数据分析很难直接扩展到大数据分析. 5) 数据点的规模超过普通显示器可能提供的有效像素点...并行计算大数据热图 经纬度换算 并行计算 在 Spark 平台上实现热图的绘制,首先将经纬度坐标转换为对应不同瓦片上的像素坐标.每个基站的辐射范围可近似认为相同, 即每个基站（收集数据的基站坐标）的初始影响力近似相同...,因此可采用影响力叠加法将数据点绘制到画布上,然后做径向渐变,叠加出每个位置的影响大小,得到初始灰度图,如图2a所示.然后将每一个像素点着色,根据每个像素的灰度值大小,以及调色板将灰度值映射成相对应的颜色...总结 本文提出的大数据热图可视化方法能够有效地解决前端绘制计算量大的问题,通过在Spark平台上以瓦片为单位分层次并行计算热图, 将生成的热图存储在HDFS上,然后通过web服务器提供浏览器交互服务,...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart
作者没有直接回归 SMPL 参数，而是训练了一个神经网络来预测每个人体关节和网格顶点的三个维度的坐标热图。基于密集热图的表示可以保留图像域中的空间关系并对预测的不确定性进行建模。...尽管如此，x 轴和 y 轴热图是在图像坐标中定义的，它不能表示图像边界外的身体部位。此外，物体或人体本身的遮挡可能会导致深度轴预测的歧义。...然后将回归参数输入 SMPL 模型以生成表示为 \operatorname{SMPL}(\theta, \beta) \in \mathbb{R}^{N_V \times 3} 的网格坐标。...密集 UV 估计提供了人体的基于部分的分割掩码以及每个人体像素的连续 UV 坐标，这些坐标对截断和遮挡具有鲁棒性。作者通过应用现成的密集 UV 估计方法来计算每个像素的 UV 坐标。...对于每个人体像素 p ，找到对应的网格顶点 v ，其 UV 坐标最接近该像素。
日本独立开发者 Sato neet 自学人工智能技术，开发出网站 PixelMe，可以将人像照片一键转换成像素画，生成的图像还可以导入到最近大热的游戏《动物森友会》。...左上为输入图像，右上为 128x128 像素的生成结果，第二行分别为 64x64、48x48 和 32x32 像素的生成结果。 我们可以看到在处理过程中人像照片经过裁剪，只保留头部部分。...转换后的 128x128 像素图，背景色设置为天蓝色。 接下来，我们来试一下宠物模式，是时候让猫主子出马了！ ? 效果还可以，不过丑丑的主子似乎更丑了…… ? 看来，连像素化也要看颜值啊。...PixelMe 像素图转换背后的原理 Pixel-me 使用 pix2pix 模型生成 8-bit 风格的肖像图。...而 PixelMe 与 pix2pix 的区别就在于它使用像素化图像进行模型训练，进而使模型输出像素图。 作者简介 这些有趣项目的作者并非人工智能科班出身。
我们看下 Tinker 和其他热门框架的对比图： ?...Tinker流程图 ok，了解了 Tinker 的基本使用后，我们来看下背后的原理。 ? tinker.png 这张图来自 Tinker Github。...看下加载相关的类图。...在设备空闲与充电时，ART仅仅编译这份配置中的“热代码” 简单来说，就是在应用首次安装、运行时不做 AOT 编译，然后把运行中 JIT 解释执行的代码记录下来，设备空闲时通过 dex2oat 编译生成名为...微信Tinker原理图 ?
Uber 在许多领域中都需要应用到卷积神经网络，从设计自动驾驶车辆到路牌自动检测，从地图构建到最大化 Uber 市场中的空间调度效率。同时这些领域的研究又都涉及到坐标变换问题。...(Cartesian space)和独热像素空间）之间进行空间表示转换往往是无能为力的。...调整方向与发现三：卷积神经网络也不擅长处理监督回归 那么为什么对于卷积神经网络而言，要在图像中高亮出指定坐标对应的像素这么困难呢？是因为要将信息从更小的空间扩展到更大的空间比较困难吗？...这个看似简单的坐标变换任务会从两个方向上导致卷积「失败」：从笛卡尔坐标系空间到独热像素空间，反之亦然。...生成模型 在诸如生成对抗神经网络（GANs）和变分自动编码器（VAEs）这样的生成模型中，像素是隐式绘制的，这意味着在一个理想的世界中模型也许能编码像位置坐标这样的高层次概念。
提出了一种新的像素解码器ConvNeXt-UNET来生成图像特征，并在其上附加预测头。...我们提出了三个预测头： (1)中心热图头，预测物体和物体的中心点热图； (2)中心嵌入头，预测中心点的嵌入； (3)掩模特征头，产生掩模特征。...Prediction Heads 在所提出的像素解码器生成的图像特征的基础上，我们构建了中心热图、类嵌入和掩码特征的三个预测头。...中心热图头部产生形状为H i×W i×C类的特征图，其中H i和W i是特征金字塔中第i级特征图的高度和宽度，C类是语义类的数目。...中心热图头部产生形状为H i×W i×C类的特征图，其中H i和W i是特征金字塔中第i级特征图的高度和宽度[47]，C类是语义类的数目。
目前对于标签进行表征的标准方法是使用坐标热图 (heatmap)——以每个关节的标签坐标为核心而生成的二维高斯分布/核 [5]，这个方法的核心在于坐标编码（也就是从坐标到热图的过程）与解码（从热图回到坐标的过程...这里的 m 是热图中的最大激活值，s 是热图中的第二大激活值，|| . ||_2 是向量的模长。也就是说，真实坐标要在热图空间中从第一大激活值向着第二大激活值进行偏移才行。...具体来说，本文作者假定热图符合 2D 高斯分布，因此热图可以被表示为： ? 这里的 x 是热图像素的位置，\mu 是高斯的中心，这个中心与最重要预测的关节位置（原始图片中的位置）相关。...1.3.2 编码过程 这一部分作者为了解决跟解码相同的问题，将 gound-truth（关节坐标）先进行了转换以减轻分辨率衰减的影响，然后再生成热图。...然后为了方便核的生成，作者又对其进行了量化处理（quantise(), 可以是向下取整, 向上取整, 四舍五入等）从而最终得到 g"： ? 最终以这个坐标 (g'') 为中心的热图就可以生成了： ?
背景 生成表达复杂含义的多句文本需要结构化的表征作为输入，本文使用知识图谱作为输入的表征，研究一个端到端的graph-to-text生成系统，并将其应用到科技类文本写作领域。...作者通过实验表明，将IE抽取到知识用图来表示会比直接使用实体有更好的生成效果。...graph-to-text的一个重要任务是从 Abstract Meaning Representation (AMR) graph生成内容，其中图的编码方法主要有graph convolution...编码器 构建图 将之前数据集中的无连接带标签图，转化为有连接无标签图，具体做法为：原图中的每个表示关系的边用两个节点替代，一个表示正向的关系，一个表示反向的关系；增加一个与所有实体节点连接全局向量节点，...随后使用类似pointer-network的方法来生成一个新词或复制一个词， ? ?
先前的全景图生成工作可以从单张NFoV图像生成全景图，但它们在输入模式的多样性、生成图像质量和可控性方面存在不足。...从NFoV图像生成完整的360度全景图可以被视为一个图像外绘问题，以前的方法通常都依赖于基于生成对抗网络（GAN）的方法。...面临两个主要挑战： 估计NFoV图像的相对相机姿态并准确地将这些NFoV图像映射到全景图上 使用基于隐式diffusion的方法从各种类型的不完整全景图生成完整的全景图。...我们提出了PanoDiff，该方法可以从一张或多张从任意角度拍摄的未标注相机姿态的NFoV图像有效地生成完整的360°全景图。...在采样过程之后，解码器生成的图像的形状为 (w + 2w_p) \times h ，其中 w_p 是来自填充特征的额外宽度。为了生成标准的全景图，从最终图像中去掉额外的宽度。
AKS模块根据热图的注意力得分，从地图图像中选择具备好的特征的点作为关键点。然后通过激光雷达点云投影得到它们的相应的三维坐标。...2.地图生成：训练结束后，使用如图2所示的网络的部分子网络，可以完成地图生成。给定激光雷达扫描和车辆真实位姿，可以很容易地获得激光雷达点的全局三维坐标。注意，激光雷达传感器和车辆位姿真值仅用于建图。...首先，在给定车辆真实位姿的情况下，通过将三维激光雷达点投影到图像上，将地图图像像素与全局三维坐标关联起来。然后利用LFE网络求解地图图像的注意力热图和不同分辨率的特征图。...注意力热图输出是 ． 三、关键点选取 在研究过程中，了解到不同的关键点选择策略对系统的整体性能有相当大的影响。AKS模块分为两个阶段:训练和地图生成。...考虑到并非所有的图像像素都与LiDAR点相关联，本方法只考虑与已知三维坐标有关联的稀疏2D像素作为候选点，从中选择适合匹配的关键点。
PointRCNN 提出了基于全场景点云分割的不带anchor框的3D候选区域生成子网络。VoteNet 从投票的兴趣点构造3D 边界框，而不是预定义的anchor框。...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head，预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...image.png 对于伪图像的2D边界框中覆盖的每个像素（x，y），将其在heatmap中的值设置为 ? 其中，d表示在离散的伪图像坐标中，边界框中心与相应像素之间计算出的欧几里得距离。...具体来说，一旦热图预测到一个错误的中心，该错误的中心距离ground truth中心几像素远，则偏移head就具有减轻甚至消除相对于ground truth目标对象中心几像素误差的能力。...在推理阶段，使用最大池化和AND操作在之后的预测热图中找到峰值，这比基于IoU的NMS更快，更高效。经过最大池化和与运算后，可以轻松地从关键点热图收集每个中心的索引。BEV中的最终物体中心将是 ?
具体步骤如下： 1）通过遍历像素值获取各个位置的像素点 2）将设置既定像素阈值筛选出阈值之上的像素值的索引坐标 3）根据这些索引坐标进行二次筛选，选出坐标值中横纵坐标位置最大最小值，以这些坐标值来界定大脑极限边界位置...； 4）对于获取的最大最小的横纵坐标值加入自适应边界系数，该系数加入的评判条件是对于最大的坐标值进行自适应扩增，对于坐标值进行自适应缩减，然后扩增或缩减后的尺度需要在原来未裁剪前的尺度范围内，否则自适应系数为...180度到180度；并以边界填充的方式进行缩放尺度； 2）随机仿射变换 3）色泽扰动，亮度随机变换幅度为0到0.5；对比度是从0到0.5；饱和度是从0到0.5，在这三种条件中进行随机变换 4.1.3...标签平滑 对于常规的独热标签，为了防止出现局部最优的现象，本步骤中对样本生成的独热编码进行平滑，增大分类的泛化能力，具体步骤如下： 1）获取标签个数 2）根据标签个数和类别个数生成平滑单位矩阵，里面的值以既定平滑系数...图2 loss变化曲线 图3 accuracy变化曲线 结果提交记录，经过不断微调，最终得到0.97352分，排名复赛榜前五。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 有人将一张方块图、圆形图的组合生成了抽象的人脸！还有人将帆布油画《阿尼埃尔的浴场》还原为直线。 绘画，尤其是草图可以说是传达概念、对象和故事的一种方式。...关于草图的研究也不时的被网友顶上热搜，近日新闻网站 reddit 上就有一篇帖子热度爆表，短短十几个小时热度就达到 800+，原贴内容为：从形状到「脸」- 使用神经网络进行形状抽象的可微 2D 渲染。...它的效果是这样的：从动图展示效果来看，一开始输入为 4x4 不同形状的图像，最后生成了人脸轮廓（尽管生成的人脸轮廓有些抽象，但我们还是可以看出是人脸）： 针对这一展示效果，网友纷纷表示惊艳，但可惜的是...图 4 显示了使用模糊 MSE 损失优化 1000 个点和 1000 条线的结果，并展示了可以实现的整体效果。图 5 显示了使用一系列不同损失从同一起点优化 500 条线段的效果。...此外，该研究还将自动生成的草图与人类绘制的图像进行了比较。图 3b 是用笔（pen and ink）绘制的草图，用于生成图 4 和 5。很明显，草图广泛地捕捉了场景的整体结构和明暗区域。
背景 在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution， 那么在交互式地图中，如何制作Density Map， 本次文章...（现在空间流行病学起源） 数据来源：Download 1.1 读取数据 我们从shp文件中读取Cholera数据，然后转换成经纬度坐标。...%>% addCircles(df_deaths$X,df_deaths$Y, radius = 0.5,opacity=0.6,col='blue') 图片 image.png 1.2 点生成热图...values, title = "Kernel Density of Points") image.png 结语 Leaflet为交互式地图提供了极大的方便，但是这里产生的热图...如何根据点上对应的value值，生成热图。这是很关键的一步。
两周前 HG 分享了 QQ 空间的热修复框架，今天我来简单讲一下微信开源的热修复框架，Tinker。...tinker.png 这张图来自 Tinker Github。...TinkerLoader 相关的代码在 tinker-android-loader： 看下加载相关的类图。...在设备空闲与充电时，ART仅仅编译这份配置中的“热代码” 简单来说，就是在应用首次安装、运行时不做 AOT 编译，然后把运行中 JIT 解释执行的代码记录下来，设备空闲时通过 dex2oat 编译生成名为...从刚才的代码我们也看到了，Tinker 的解决方案是，新建一个 ClassLoader，也就是不使用之前的 cache。
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